بررسی کارایی مدل های هوشمند در برآورد تبخیر و تعرق پتانسیل

تعیین تبخیر تعرق واقعی یکی از مهمترین اجزا مطالعه سیکل هیدرولوژی و طراحی و مدیریت سیستم های آبیاری کشاورزی است. در این تحقیق کارایی مدل های هوشمند مثل منطق فازی, رگرسیون فازی و شبکه عصبی مصنوعی برای تخمین تبخیر و نعرق روزانه را بررسی و با مقادیر واقعی و مشاهده اندازه گیری شده در سیستم بر اساس گیاه مرجع چمن در منطقه اکباتان همدان در غرب ایران مقایسه گردیده است. داده های مورد استفاده در مدل های هوشمند عبارت است از حداکثر و حداقل درجه حرارت, حداکثر و حداقل رطوبت سنجی, سرعت باد و ساعت آفتابی در ایستگاه هواشناسی همدان. مقدار Rmse در سه روش منطق فازی, رگرسیون فازی و روش شبکه عصبی مصنوعی, به ترتیب برابر با 0.72, 0.86 و 0.74 میلی متر در روز و همچنین مقدار R 2 به ترتیب برابر 0.88, 0.86 و 0.84 می باشد. بر اساس نتایج بدست آمده روش منطق فازی بهترین روش در بین مدل های هوشمند استفاده شده برای برآورد تبخیر و تعرق روزانه می باشد.